Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Udvikling af en computerstøttet polypektomi beslutningsstøtte

9. december 2022 opdateret af: Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
Kvalitetskomponenter af koloskopi omfatter påvisning og fuldstændig fjernelse af kolorektale polypper, som er forløbere for CRC. Endoskopisk ablation kan dog være ufuldstændig, hvilket udgør en risiko for udvikling af "intervalcancer". Efterforskerne foreslår at udvikle en løsning baseret på kunstig intelligens (AI) (CADp computer-aided decision support polypectomy) for at løse dette problem. Dette forskningsprojekt har til formål at udvikle CADp, en computer beslutningsstøtteløsning (CDS) til ablation af kolorektale polypper fra 1 til 20 mm.

Studieoversigt

Status

Trukket tilbage

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Dette forskningsprojekt har til formål at udvikle CADp, en computerbaseret beslutningsstøtte (CDS) løsning til fjernelse af kolorektale polypper i området 1-20 mm. Efterforskerne vil bruge et video- og billeddatasæt af polypektomiprocedurer til at træne CADp-modellen; den kan således give overlejret videofeedback i realtid til polypektomiprocedurer baseret på fem specifikke målinger: 1) estimering af polypstørrelse; 2) forudsigelse af morfologi og histologi; 3) forslag om et passende resektionstilbehør og teknisk tilgang baseret på polyppens karakteristika, størrelse og histologi i henhold til gældende retningslinjer; 4) billedoverlejring, baseret på semantisk billedsegmenteringsteknologi, der viser omfanget af læsionen og forslag om en passende resektionsmarginkontur omkring polyppen for at sikre dens fuldstændige fjernelse; 5) post-resektionsanalyse for at identificere eventuelt resterende polypvæv eller utilstrækkelig resektionsmargin, der kan øge denne risiko.

Efterforskerne vil indsamle et sæt billeder og videodata fra levende polypektomiprocedurer for at udnytte de seneste fremskridt inden for AI-teknologi til at træne dybe læringsmodeller. Dette datasæt vil blive opnået prospektivt fra en kohorte af voksne (aldre 45-80), der gennemgår screening, diagnostiske eller overvågningskoloskopier. For at træne CADp-løsningen vil efterforskerne opnå den tilsvarende fuldstændighed af resektionsstatus ved hjælp af udbyttet af post-resektionsmarginbiopsier. Datasættet vil blive opdelt i to grupper, henholdsvis træningen og CADp-testen.

Undersøgelsestype

Interventionel

Fase

  • Ikke anvendelig

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiesteder

  • Canada
    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Canada
        • Centre hospitalier universitaire de Montréal

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

41 år til 76 år (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Underskrevet informeret samtykke
  • Alder 45-80 år
  • Indikation for at gennemgå en lavere GI endoskopi.

Ekskluderingskriterier:

  • Kendt inflammatorisk tarmsygdom
  • Aktiv colitis
  • Koagulopati
  • Familiært polyposesyndrom;
  • Dårligt generelt helbred, defineret som et American Society of Anesthesiologists (ASA) fysisk statusklasse >3
  • Nødkoloskopier

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Primært formål: Støttende pleje
  • Tildeling: N/A
  • Interventionel model: Enkelt gruppeopgave
  • Maskning: Ingen (Åben etiket)

Våben og indgreb

Deltagergruppe / Arm
Intervention / Behandling
Eksperimentel: Kunstig intelligens til real-time Computer beslutningsunderstøttelse af resektion af kolorektale polypper
En standard koloskopi vil blive udført i henhold til standarden for rutinemæssig pleje. Alle optisk diagnosticerede polypper vil blive fjernet og sendt til CHUMs patologiske laboratorium til histopatologisk evaluering i henhold til institutionelle standarder. AI-systemet vil optage video af proceduren i realtid og give yderligere oplysninger om polypektomiprocedurer.
Diagnostisk test: Computerstøttet polypektomi beslutningsstøtte af kunstig intelligens
AI-systemet optager live-videoen af ​​proceduren, og AI-feedbacken vil blive vist på en anden skærm, der er installeret ved siden af ​​den almindelige endoskopiskærm. Skærm A vil vise det almindelige endoskopibillede, og skærm B vil vise det almindelige endoskopibillede sammen med de områder, der kan rumme en polyp, og informationen til at hjælpe polypektomien.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Nøjagtighed af CADp-systemet
Tidsramme: 3 uger
nøjagtighed, hvormed CADp-systemet forudsiger fuldstændigheden af ​​polypektomi i testsættet, hvor referencestandarden for fuldstændighed bestemmes af histologien af ​​post-polypektomi margin biopsier; hvis fri for polypvæv (adenomatøst, takket eller hyperplastisk), vil resektionen blive betragtet som afsluttet. Hvis der påvises resterende polypvæv i en eller flere af marginbiopsierne, anses resektionen for at være ufuldstændig
3 uger
Fuldstændigheden af ​​polypektomi
Tidsramme: 1 måned
Vi vil evaluere overensstemmelsen mellem de forskellige subjektive og objektive måder at vurdere fuldstændigheden af ​​polypektomi: evaluering af marginer (tilstedeværelse eller ej, måling af marginer) ved endoskopisters selvevaluering og ved ekspertkonsensus.
1 måned
Uddannelse CADp
Tidsramme: 1 måned
Evaluering af overensstemmelsen af ​​data om polypstørrelse, forlængelse af marginer omkring polyppen, kvalitet af resektion mellem kliniske data (endoskopisters selvevaluering og eksperters vurderinger) og CADp forudsigelse.
1 måned
Validitet af valg af primært resultat
Tidsramme: 1 måned
På baggrund af resultaterne og sammenligning af de forskellige vurderingsmetoder vil vi udføre sensitivitetsanalyser for at vurdere validiteten og robustheden af ​​valget af primært resultat.
1 måned

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Forventet)

1. december 2021

Primær færdiggørelse (Forventet)

1. april 2023

Studieafslutning (Forventet)

1. april 2023

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

16. februar 2021

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

20. marts 2021

Først opslået (Faktiske)

23. marts 2021

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Skøn)

13. december 2022

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

9. december 2022

Sidst verificeret

1. december 2022

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • 20.382

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

Ingen

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Adenomatøse polypper

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Hungary

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner